OpenAdLibraryOpenAdLibrary
تعريف

مُعدِّل المزايدة / تعديل المزايدة

يرفع مُعدِّل المزايدة (أو تعديل المزايدة) مزايدتك الأساسية أو يخفضها بنسبة مئوية محددة لأجل حالة محددة، مثل نوع جهاز أو موقع جغرافي أو فترة زمنية، دون المساس بمزايدة الحملة الإجمالية.

رسم توضيحي تحريري: مُعدِّل المزايدة / تعديل المزايدة

مُعدِّل المزايدة، ويسمى أيضًا تعديل المزايدة، هو زيادة أو نقصان بنسبة مئوية يُطبق على مزايدتك الأساسية تحت حالة محددة، مثل نوع جهاز أو موقع جغرافي أو ناشر أو وقت من اليوم، دون تغيير المزايدة التي حددتها لكل شيء آخر. بدلاً من تشغيل حملات منفصلة لكل شريحة جمهور تريد معاملتها بشكل مختلف، يتيح مُعدِّل المزايدة لحملة واحدة أن تزيد إنفاقها أو تخفضه حيث يكون ذلك منطقيًا.

كيف يعمل المضاعف#

لنفترض أن مزايدتك الأساسية لكل نقرة (CPC) للحملة هي 0.40 دولار. مُعدِّل جهاز بنسبة +25% لحركة المرور عبر الهاتف المحمول يدفع المزايدة الفعالة للهاتف المحمول إلى 0.50 دولار، بينما تبقى مزايدة سطح المكتب عند 0.40 دولار، كل ذلك داخل الحملة نفسها وباستخدام نفس الاستهداف ومجموعة الميزانية. مُعدِّل بنسبة -20% على موقع جغرافي ذي أداء أضعف يخفض مزايدة تلك الشريحة إلى 0.32 دولار بدلاً من إيقافها تمامًا. تعبر العديد من شبكات النيتيف ومنصات جانب الطلب عن المُعدِّلات بهذه الطريقة، كمضاعف للمزايدة الأساسية، يتم تطبيقه حسب البُعد (الجهاز، الموقع الجغرافي، الوقت، الموضع) بحيث يمكن أن تتراكم عدة مُعدِّلات على نفس الظهور.

أين تُستخدم مُعدِّلات المزايدة#

التطبيقات الأكثر شيوعًا هي الجهاز (غالبًا ما يختلف معدل التحويل للهاتف المحمول عن سطح المكتب لنفس العرض)، الموقع الجغرافي (قد يبرر البلد من الفئة الأولى مزايدة أعلى من بلد من الفئة الثالثة حتى داخل الحملة نفسها)، ووقت اليوم، والذي يتداخل مع الجدولة حسب الساعة ولكنه يعمل من خلال تعديل بنسبة مئوية بدلاً من جدول تشغيل/إيقاف كامل. تدعم بعض المنصات أيضًا المُعدِّلات حسب الناشر أو الموضع، مما يسمح لك بالدفع أكثر للمخزون على المواقع التي حققت تحويلات جيدة تاريخيًا دون بناء حملة منفصلة حول كل منها.

مُعدِّلات المزايدة مقابل الحملات المنفصلة#

قبل أن تصبح المُعدِّلات التفصيلية شائعة، تعامل المشترون مع هذا عن طريق تقسيم حملة واحدة إلى عدة حملات، واحدة لكل جهاز أو موقع جغرافي، لكل منها مزايدة ثابتة خاصة بها. تمنح هذه الطريقة تحكمًا أكبر ولكنها تُجزِّئ الميزانية، والأهم من ذلك، تُجزِّئ البيانات التي تغذي خوارزمية المزايدة الذكية. عادةً ما يسمح الاحتفاظ بحركة المرور في حملة واحدة مع تطبيق مُعدِّلات فوقها لنظام المزايدة الآلي بالتحسين باستخدام مجموعة بيانات أكبر وأقل تخفيفًا، مع السماح للمشتري في الوقت نفسه بدفع الإنفاق نحو الشرائح التي يعرف أنها تحقق تحويلات أفضل من خلال تحليل الإعلانات الإبداعية الخاصة به.

ضبط المُعدِّلات من بيانات حقيقية، وليس تخمينات#

تعمل مُعدِّلات المزايدة بشكل أفضل عندما تُبنى من بيانات التسليم الخاصة بك (معدل التحويل وتكلفة كل نتيجة مقسمة حسب الجهاز والموقع الجغرافي والساعة) بدلاً من افتراضات منقولة من قطاع مختلف أو شبكة مختلفة. قد يكون المُعدِّل الذي كان منطقيًا في حملة Taboola لعرض nutra معكوسًا تمامًا لعرض مالي يعمل على MGID، لأن الجماهير ومزيج المخزون يختلفان. مراجعة أسبوع أو أسبوعين من الأداء المجزأ قبل ضبط المُعدِّلات، وإعادة النظر فيها بشكل دوري مع تحول الأرقام بسبب إرهاق الإبداع أو الموسمية، يبقي التعديلات قائمة على ما يحدث بالفعل بدلاً من تخمين لمرة واحدة.

كلمة تحذير#

تراكم العديد من المُعدِّلات عبر أبعاد كثيرة في وقت واحد يجعل من الصعب معرفة أي تعديل هو الذي يدفع التغيير في الأداء بالفعل. إضافة مُعدِّل واحد في كل مرة، وإعطاؤه حجمًا كافيًا للحكم قبل إضافة التالي، يتجنب الوصول إلى هيكل مزايدة لا يستطيع أحد تفسيره بعد ستة أشهر.

الأسئلة المتكررة

كيف يختلف مُعدِّل المزايدة عن المزايدة الأساسية؟
المزايدة الأساسية هي إنفاقك الافتراضي لكل نقرة أو ظهور للحملة. مُعدِّل المزايدة هو تعديل بنسبة مئوية يُطبق فوق تلك المزايدة الأساسية لأجل حالة محددة، مثل الجهاز أو الموقع الجغرافي، بحيث يمكن لشرائح مختلفة من الحملة نفسها المزايدة بشكل مختلف فعليًا.
هل يمكن أن تتراكم مُعدِّلات المزايدة؟
غالبًا نعم. تسمح العديد من المنصات بتطبيق مُعدِّل للجهاز ومُعدِّل للموقع الجغرافي ومُعدِّل لوقت اليوم على نفس الظهور، مع دمج التعديلات، لذا يجدر التحقق مما إذا كانت شبكتك تضرب مُعدِّلات متراكمة أو تحسب متوسطها.
هل تعمل مُعدِّلات المزايدة مع المزايدة الآلية؟
أحيانًا. تطبّق بعض الاستراتيجيات الآلية المُعدِّلات اليدوية فوقها، بينما يتجاهل بعضها الآخر معظمها، ويختلف التفاعل الدقيق باختلاف المنصة. تحقق من الوثائق الحالية للشبكة قبل افتراض أن المُعدِّل يتجاوز أو يتم تجاهله من قبل استراتيجية آلية.
ما هي نقطة البداية الآمنة لمُعدِّل مزايدة جديد؟
تعديل متواضع، غالبًا في نطاق 10 إلى 25 بالمائة، يتم اختباره مقابل فجوة أداء واضحة في بياناتك الخاصة. تميل المُعدِّلات الكبيرة المبنية على بيانات ضئيلة إلى خلق تسليم متقلب يصعب تشخيصه لاحقًا.
فريق OpenAdLibrary
كتب بواسطةفريق OpenAdLibrary
استخبارات الإعلانات وأبحاث الإعلانات الأصلية

نحن نبني OpenAdLibrary، المنصة المفتوحة للشفافية الإعلانية. كل يوم، تلتقط أنظمتنا إعلانات أصلية حية عبر Taboola وOutbrain وMGID وRevcontent وTeads وYahoo وMSN، وتحدد المعلن الحقيقي وراء كل إعلان، وتتبع النقرة إلى صفحة الهبوط الخاصة به. تقدم هذه الأدلة خلاصة ما نراه في تلك البيانات حتى تتمكن من البحث في السوق بشكل أسرع.